torchkeras,像Keras一样训练Pytorch模型 - 文章 - 开发者社区

torchkeras 是在pytorch上实现的仿keras的高层次Model接口。有了它，你可以像Keras那样， 对pytorch构建的模型进行summary，compile，fit，evaluate , predict五连击 。一切都像行云流水般自然。

听起来，torchkeras的功能非常强大。但实际上， 它的实现非常简单，全部源代码不足300行。 如果你想理解它实现原理的一些细节，或者修改它的功能，不要犹豫阅读和修改项目源码。

安装它仅需要运行：


        
            

          pip install torchkeras

公众号后台回复关键词： torchkeras 。获取项目git源代码和本文全部源码！

下面是一个使用torchkeras来训练模型的完整范例。我们设计了一个3层的神经网络来解决一个正负样本按照同心圆分布的分类问题。


          
            
import numpy as np   
import pandas as pd   
from matplotlib import pyplot as plt  
import torch  
from torch import nn  
import torch.nn.functional as F  
from torch.utils.data import Dataset,DataLoader,TensorDataset  
  
from torchkeras import Model,summary #Attention this line!

一，准备数据

构造按照同心圆分布的正负样本数据。


        
          
%matplotlib inline  
%config InlineBackend.figure_format = 'svg'  
  
#number of samples  
n_positive,n_negative = 2000,2000  
  
#positive samples  
r_p = 5.0 + torch.normal(0.0,1.0,size = [n_positive,1])   
theta_p = 2*np.pi*torch.rand([n_positive,1])  
Xp = torch.cat([r_p*torch.cos(theta_p),r_p*torch.sin(theta_p)],axis = 1)  
Yp = torch.ones_like(r_p)  
  
#negative samples  
r_n = 8.0 + torch.normal(0.0,1.0,size = [n_negative,1])   
theta_n = 2*np.pi*torch.rand([n_negative,1])  
Xn = torch.cat([r_n*torch.cos(theta_n),r_n*torch.sin(theta_n)],axis = 1)  
Yn = torch.zeros_like(r_n)  
  
#concat positive and negative samples  
X = torch.cat([Xp,Xn],axis = 0)  
Y = torch.cat([Yp,Yn],axis = 0)  
  
  
#visual samples  
plt.figure(figsize = (6,6))  
plt.scatter(Xp[:,0],Xp[:,1],c = "r")  
plt.scatter(Xn[:,0],Xn[:,1],c = "g")  
plt.legend(["positive","negative"]);

picture.image


        
          
# split samples into train and valid data.  
ds = TensorDataset(X,Y)  
ds_train,ds_valid = torch.utils.data.random_split(ds,[int(len(ds)*0.7),len(ds)-int(len(ds)*0.7)])  
dl_train = DataLoader(ds_train,batch_size = 100,shuffle=True,num_workers=2)  
dl_valid = DataLoader(ds_valid,batch_size = 100,num_workers=2)

二，构建模型

我们通过对torchkeras.Model进行子类化来构建模型，而不是对torch.nn.Module的子类化来构建模型。实际上 torchkeras.Model是torch.nn.Moduled的子类。


        
          
class DNNModel(Model):  ### Attention here  
    def \_\_init\_\_(self):  
        super(DNNModel, self).__init__()  
        self.fc1 = nn.Linear(2,4)  
        self.fc2 = nn.Linear(4,8)   
        self.fc3 = nn.Linear(8,1)  
          
    def forward(self,x):  
        x = F.relu(self.fc1(x))  
        x = F.relu(self.fc2(x))  
        y = nn.Sigmoid()(self.fc3(x))  
        return y  
          
model = DNNModel()  
model.summary(input_shape =(2,))

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三，训练模型

我们需要先用compile将损失函数，优化器以及评估指标和模型绑定。然后就可以用fit方法进行模型训练了。